該公司的數字化零售模型能夠將 3D 材質轉化為逼真的數字資產，幫助設計師和零售商改進產品制造和客戶體驗。

    Mode Maison 公司聯合創始人兼首席執行官 Steven Gay 從一次失敗的家具購物之旅中獲得了創業的靈感。

    Steven 在休斯頓長大，曾就讀于得克薩斯大學，之后在紐約加入拉夫勞倫公司，成為該公司最年輕的概念設計師之一。有一次，他花了一整天時間挑選沙發，但最后以失敗告終，這激發了他自己創業的靈感。

    這次經歷使他發現奢侈家居用品行業在采用數字技術，尤其是為消費者創造身臨其境的互動體驗方面，一直十分落后。

    Steven 于 2018 年創立了 Mode Maison，希望能解決上述的難題，并為零售業的可擴展性、創造性以及生成式未來鋪平道路。借助通用場景描述框架（OpenUSD）和 NVIDIA Omniverse 平臺，Steven 與 Mode Maison 首席技術官 Jakub Cech 以及 Mode Maison 團隊一起，幫助改進并數字化從設計、制造到消費者體驗的整個產品生命周期流程。

    他們開發了一種名叫“全局材質外觀捕捉”（Total Material Appearance Capture）的光度掃描系統。該系統利用現實世界中的嵌入式傳感器，提供了一種無偏差、基于物理學的數字化材質的方法。

    TMAC 可捕捉任何材質的專有數據以及成分，然后將其轉化為作為單一真實來源的輸入，可用于創建完全數字化的零售模型。借助該系統以及 OpenUSD 和 NVIDIA Omniverse，Mode Maison 的客戶可以為任何材質或產品創建高精確度的數字孿生。

    Steven 表示：“這讓我們能夠有效地簡化并加快整個產品生命周期流程的完整集成，包括設計、生產、制造、消費者體驗等。

▲ Mode Maison 開發了一種名叫“全局材質外觀捕獲（TMAC）”的光度掃描系統。

    利用數字孿生精簡工作流并提高生產力

    Mode Maison 曾在創建基于物理學、高度靈活且可擴展的數字材質時，遇到了巨大的挑戰，尤其是在渲染復雜的材質和紋理，或將數字模型集成到連貫的多層環境中時。

    Omniverse 通過提供先進的渲染功能、物理模擬和可擴展的 AI 訓練，為數字零售帶來了新的可能性，幫助 Steven 和他的團隊克服了這些挑戰。

    在使用 Omniverse 和 OpenUSD 之前，Mode Maison 所使用的數字材質捕捉、建模和渲染的流程相互脫節，經常導致不一致、無法擴展或是互操作性極低。在集成 Omniverse 后，團隊獲得了精簡而連貫的工作流，能夠以更高的效率和更高的互操作性創建高保真的數字孿生。

    團隊主要使用 Autodesk 3ds Max 進行設計，并通過 Omniverse 連接器導入 3D 數據。Steven 表示，OpenUSD 在其工作流中越來越關鍵，尤其是在開發靈活的可組合、且可互操作的資產創建功能時。

    這一經過增強的管線先通過 TMAC 采集高保真材質數據，然后將數據處理并轉換成 OpenUSD 格式，以創建基于物理學且科學準確的高保真數字孿生。

    Steven 表示：“在創建復雜、擁有多層功能且先進的數字材質方面，OpenUSD 帶來了前所未有的協作性和互操作性。它能夠無縫集成各種數字資產，并在各種應用中保持保真度，這對于創建逼真的零售業交互式數字孿生至關重要。”

    OpenUSD 和 Omniverse 加速了 Mode Maison 及其客戶的產品推出，降低了構建和修改數字孿生的相關成本，并通過精簡創建提高了生產力。

    Steven 表示：“我們的工作成果代表著向無縫集成數字和物理現實的未來更進一步。這個變化不僅提高了消費者的參與度，而且減少了對物理原型的需求，并實現更加精準的制造，從而為更加可持續的商業實踐鋪平了道路。”

    在談到數字零售業新興技術的發展時，Steven 表示，AI 將在創造超個性化設計、生產、采購和前端消費體驗方面發揮核心作用，同時還將減少碳足跡，幫助實現一個更加可持續的未來零售業。

    加入創作者行列

    任何人都可以構建自己的 Omniverse 擴展程序或連接器來改進 3D 工作流和工具。

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